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出版者:西安交通大学出版社

作者:朱战立

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2002-03-01

价格:26.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560515014

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深入探索算法的基石：现代编程中的核心数据结构与高效算法实践 图书简介 在飞速迭代的软件开发领域，对基础理论的深刻理解是构建健壮、高效系统的先决条件。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，聚焦于计算机科学领域最为核心的两大支柱：数据结构与算法。我们不局限于教科书上的理论陈述，而是致力于将这些抽象概念与现代编程实践紧密结合，帮助开发者构建出能够应对真实世界复杂挑战的解决方案。 本书内容组织严谨，结构清晰，旨在服务于初学者建立坚实基础，同时也为有经验的工程师提供一个深入复习和提升的机会。我们将详细剖析构成现代计算系统的基本“积木”，并展示如何利用这些积木搭建出性能优越的“摩天大楼”。 --- 第一部分：基础构建模块——线性与非线性结构的精妙设计 本部分是构建所有复杂算法的基石。我们将从最基础的抽象数据类型（ADT）开始，逐步深入到更复杂的组织形态。 第一章：数组与链表的深入比较与应用 我们将从最基础的数组结构入手，不仅讨论其内存布局的连续性优势，更深入探讨其在固定大小、随机访问方面的性能权衡。随后，我们将转向链表，详述单向链表、双向链表以及循环链表的实现细节。重点内容包括：在动态内存管理环境下的插入、删除操作的时间复杂度分析，以及它们在模拟队列、栈等高级结构时的灵活性优势。特别地，我们会探讨“碎片化”问题对数组性能的影响，以及链表在实现特定内存管理算法中的作用。 第二章：栈与队列的原理及应用场景 栈（Stack）作为“后进先出”（LIFO）的典范，以及队列（Queue）作为“先进先出”（FIFO）的代表，是程序控制流管理的关键。本章将详细阐述如何利用数组和链表高效实现这两种结构。重点分析它们在递归的实现机制（通过系统调用栈）、表达式求值（中缀转后缀/前缀）、广度优先搜索（BFS）中的核心地位。我们还将介绍更专业的队列类型，如双端队列（Deque）及其在滑动窗口最大值问题中的高效应用。 第三章：树形结构的全面解析——从基础到平衡 树结构是处理层次关系和优化查找效率的基石。 3.1 基础二叉树与遍历策略： 详细讲解二叉树的定义、性质，并系统性地介绍前序、中序、后序遍历的递归与迭代实现，深入理解中序遍历在重建二叉树中的关键作用。 3.2 二叉搜索树（BST）的性能瓶颈： 分析标准BST在数据有序插入时退化成链表的性能问题，引出对平衡性的迫切需求。 3.3 深入平衡树的世界： 本章的重点将放在AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的结构特性、旋转操作（单旋与双旋）的原理与代码实现。我们将着重分析红黑树如何通过维护严格的颜色属性，保证最坏情况下的对数时间复杂度，使其成为标准库（如C++ STL中的`std::map`和`std::set`）的首选结构。 第四章：堆结构与优先队列的构建 堆（Heap）是实现高效优先队列（Priority Queue）的理想结构。本章将聚焦于二叉堆的实现，包括上滤（Sift-Up）和下滤（Sift-Down）操作，以及如何利用这些操作高效地构建堆（Heapify）。我们将详细讨论堆排序的时间复杂度证明，并展示优先队列在Dijkstra最短路径算法和事件调度系统中的不可替代性。 --- 第二部分：高级结构与数据组织的艺术 本部分将探索更复杂的组织形式，这些结构在处理大规模数据、图论问题和分布式系统中扮演着至关重要的角色。 第五章：散列表（哈希表）的冲突解决艺术 散列表（Hash Table）以其平均时间复杂度接近 $O(1)$ 的查询、插入和删除性能，成为最常用的查找结构之一。我们将深入探讨哈希函数的设计原则（均匀性、雪崩效应），以及冲突解决策略的演变： 1. 开放定址法： 线性探测、二次探测、双重哈希。分析探测量如何影响聚集现象（Clustering）。 2. 链地址法： 如何结合链表或红黑树来处理冲突。 此外，我们将探讨动态调整大小（Resizing）的策略及其对性能的影响，并介绍一致性哈希（Consistent Hashing）在分布式缓存系统中的应用。 第六章：图论基础与遍历算法 图（Graph）是建模现实世界复杂关系（网络、社交、路径）的核心工具。本章侧重于图的表示方式——邻接矩阵与邻接表的选择与优劣分析。我们将详述两种核心遍历算法： 1. 深度优先搜索（DFS）： 及其在检测连通性、拓扑排序和强连通分量中的应用。 2. 广度优先搜索（BFS）： 及其在求解无权图中的最短路径问题中的地位。 第七章：高级图算法——最短路径与最小生成树 在掌握了基础图遍历后，本章将に進阶到寻找最优路径的问题。 7.1 最短路径： 详细分析 Dijkstra 算法（单源最短路径）和 Bellman-Ford 算法（处理负权边），并解释两者在时间复杂度和适用范围上的差异。 7.2 最小生成树（MST）： 系统讲解 Prim 算法和 Kruskal 算法，对比它们在不同图密度下的性能表现，以及它们背后的贪心策略逻辑。 --- 第三部分：算法思维与效率提升 本部分将超越具体数据结构本身，着重于算法设计范式和性能分析的严谨性。 第八章：算法效率分析与渐近记号 理解算法性能的“语言”至关重要。本章将详细定义和区分 大 O 记号 ($O$)、小 o 记号 ($o$)、$Omega$ 记号和 $Theta$ 记号。我们将通过大量实例（如循环、递归）来训练读者准确推导最坏情况、最好情况和平均情况下的时间与空间复杂度，为后续的算法比较打下坚实的数学基础。 第九章：核心排序算法的深度剖析 排序是算法实践的试金石。本章将系统地梳理和对比各类排序算法： 1. 简单排序： 冒泡、选择、插入排序及其 $O(n^2)$ 的性能限制。 2. 分治排序： 归并排序（Merge Sort）的稳定性保证及其 $O(n log n)$ 性能的严格证明；快速排序（Quick Sort）的分区（Partition）操作细节，以及枢轴选择对最坏情况的影响。 3. 基于比较的优化： 堆排序（Heap Sort）作为一种原地（In-place）的 $O(n log n)$ 排序方案。 第十章：动态规划与贪心算法的设计范式 本章介绍两种解决优化问题的强大策略。 10.1 贪心算法： 讲解其“局部最优导向全局最优”的原理，通过经典的活动选择问题和哈夫曼编码案例，展示其简洁高效的特点，同时也会指出其局限性。 10.2 动态规划（DP）： 强调 DP 的两大核心特征——最优子结构和重叠子问题。我们将详细拆解 斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）等经典 DP 问题，区分自顶向下（带备忘录）和自底向上（迭代）的实现方法，使读者掌握状态转移方程的构建技巧。 --- 总结与展望 本书的最终目标是培养读者从“使用”数据结构到“设计”高效数据结构的能力。通过对这些核心知识点的精细打磨，读者将能自信地应对任何需要优化性能的编程挑战，无论是在底层系统开发、大数据处理还是高性能计算领域。每一章后的实践挑战和性能对比分析，都旨在将理论知识转化为可量化的工程能力。

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这本书的实用性是我选择它的首要原因。在学习数据结构的过程中，我发现理论知识很容易遗忘，而通过解决实际问题来加深理解，是最有效的方式。这本书恰恰做到了这一点，它将抽象的数据结构概念与生动的具体问题紧密结合。每道题都像是一个小小的工程项目，需要我运用所学的数据结构知识去构建解决方案。比如，在学习队列的应用时，书中设计了模拟银行排队系统的问题，这让我能够直观地感受到队列在“先进先出”原则下的运作，以及它在处理并发任务时的重要性。书中提供的解题步骤非常细致，从问题分析、数据结构选择，到算法设计、复杂度分析，都面面俱到。而且，书中还鼓励读者尝试多种解法，并对各种解法的优劣进行比较。这种鼓励探索和批判性思维的方式，让我受益匪浅。我不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建和运用中。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了数据结构，更是掌握了一套解决实际问题的思维框架和方法论，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。

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这本《数据结构学习指导典型题解》对我来说，就像是打开了一扇通往计算机科学世界的大门。在此之前，我对于数据结构的概念总是模模糊糊，感觉它们是隐藏在代码深处的神秘力量，难以捉摸。然而，这本书通过循序渐进的讲解和层层递进的习题，彻底改变了我的认知。书中的每一道典型题解都如同一个精心设计的迷宫，引导我一步步探索算法的奥秘。我尤其喜欢作者在解析复杂算法时所采用的“可视化”思维方式，通过生动的比喻和清晰的图示，将抽象的概念具象化，让我能够轻松理解诸如链表、栈、队列、树、图等基本数据结构的内部运作机制。更重要的是，书中提供的解题思路和方法论，不仅仅是教我如何解决一个具体问题，更是培养了我独立思考和分析问题的能力。每一次成功地独立解决一道题目，都给我带来巨大的成就感，也让我对未来的学习充满了信心。这本书就像一位耐心而严谨的导师，不仅传授知识，更重要的是教会我如何学习，如何思考，如何构建起扎实的数据结构知识体系。它让我明白，数据结构并非高不可攀的理论，而是解决实际问题、优化程序性能的强大工具。

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作为一名即将步入职场的软件工程师，我深知扎实的数据结构基础是衡量一个开发者能力的重要标准。《数据结构学习指导典型题解》这本书，在我备战技术面试的过程中起到了至关重要的作用。书中的题目覆盖了数据结构领域最常考的知识点，例如排序算法的稳定性分析、堆的应用、图的拓扑排序等，这些都是面试官经常会问到的内容。作者在讲解题目时，不仅仅给出了一个正确的答案，更重要的是，它引导读者去思考不同的解法，以及每种解法的优劣。例如，在处理数组中的重复元素问题时，书中不仅展示了使用哈希表或排序的方法，还分析了它们的空间和时间成本。这种多角度的思考方式，不仅锻炼了我的解题能力，更重要的是，它培养了我对算法效率的敏感度，以及在实际开发中进行权衡和选择的能力。此外，书中提供的代码示例，风格严谨，注释清晰，直接可以作为学习和参考的范本。这本书的价值，在于它能够帮助读者构建起一套系统性的数据结构知识体系，并且能够将其转化为实际解决问题的能力，这对于职业发展来说是无价的。

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一直以来，我都在寻找一本能够真正帮助我理解“为什么”的数据结构书籍，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。《数据结构学习指导典型题解》恰好满足了我的这一需求。它在讲解每一个数据结构和算法时，都不仅仅是展示代码实现，而是深入剖析其背后的设计思想和原理。例如，在解释链表时，作者会从数组的随机访问缺点谈起，引出链表的优势，并进一步分析不同类型的链表（单向、双向、循环）在特定场景下的适用性。这种“溯本追源”的讲解方式，让我能够真正理解每种数据结构和算法诞生的原因，以及它们在解决特定问题时的核心价值。书中的题目设计也极具代表性，它们涵盖了数据结构中最核心、最常用、也是最容易出错的知识点。每一个题目的解析都像是一次思维的“解剖”，层层剥开问题的本质，展示最简洁高效的解决方案。通过阅读这本书，我不仅学会了如何高效地解决问题，更重要的是，我培养了对算法的直觉和洞察力，能够在大脑中快速勾勒出问题的解决方案，并预判其效率。

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我是一名跨专业学习计算机科学的学生，对于数据结构这一基础学科，最初感到非常吃力。市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于侧重实现细节，很难找到一本既能讲透原理，又能提供足够练习的教材。《数据结构学习指导典型题解》的出现，则完美地填补了这一空白。这本书的编排逻辑非常巧妙，它将理论知识的学习融入到实际的题目解决过程中。比如，在讲解数组和链表时，它会给出一些涉及元素插入、删除、查找的典型问题，并通过解答这些问题来深入解释数组和链表的特性，例如随机访问的优势和链表在插入删除上的灵活性。更难得的是，书中对每一个算法的分析都非常透彻，不仅给出了时间复杂度和空间复杂度，还对算法的每一步操作进行了详细的解释，让我能够真正理解算法的“为什么”和“怎么做”。读完每一道题的解析，我不仅学会了如何解决这道题，更重要的是，我掌握了一种解决同类问题的通用方法。这本书不仅仅是一本习题集，更是一本思维训练手册，它教会我如何将抽象的数据结构模型映射到具体的应用场景，并从中找到最优的解决方案。

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我是一名在校的计算机专业研究生，在进行算法设计和优化时，对数据结构的选择和应用有了更深层次的要求。这本书《数据结构学习指导典型题解》恰好满足了我对这类深化学习的需求。它所收录的题目，很多都涉及了对基础数据结构的高级应用和组合，例如将树结构与动态规划结合，或者利用图算法解决复杂的调度问题。书中的解题思路不仅提供了直接的答案，更重要的是，它深入探讨了算法的优化过程，包括如何通过改进数据结构或调整算法策略来提高效率。我特别欣赏书中对一些经典算法的变体和扩展的分析，这让我看到了数据结构和算法的生命力，以及它们在不断发展和演进。例如，在学习 AVL 树和红黑树时，书中不仅给出了它们的插入和删除操作的详细过程，还对其自平衡机制进行了深入的解释，这对于我理解更复杂的平衡树结构，如 B 树，奠定了良好的基础。这本书的价值在于，它能够引导读者从“知道”数据结构，到“理解”数据结构，再到“运用”数据结构，最终实现“创造”基于数据结构的解决方案。

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在学习编程的过程中，我深刻体会到“工欲善其事，必先利其器”的道理，而数据结构就是这个“器”中最重要的一环。《数据结构学习指导典型题解》这本书，为我提供了绝佳的“利器”。它不仅仅是一本练习题集，更是一本能够帮助我提升编程思维和代码质量的宝典。书中收录的典型题目，都是经过精心挑选的，能够充分展现各种数据结构和算法的精髓。例如，在学习树结构时，书中不仅讲解了二叉树的遍历，还通过实际问题展示了如何利用堆栈来实现树的非递归遍历，以及如何运用堆来实现优先队列。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我能够更深刻地理解数据结构的实际应用。更让我惊喜的是，书中提供的代码实现，不仅思路清晰，而且具有很高的可读性和可维护性。作者在代码中融入了良好的编程习惯，例如清晰的变量命名、必要的注释以及异常处理等，这对我这样一个追求代码质量的学习者来说，是极大的启发。通过学习这本书，我不仅掌握了数据结构知识，更重要的是，我提升了自己的编程能力，学会了如何写出更高效、更健壮的代码。

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我是一名对算法优化有着极致追求的程序员，在日常工作中，我经常需要思考如何通过改进数据结构来提升程序的性能。《数据结构学习指导典型题解》这本书，为我提供了宝贵的思路和方法。书中的题目并非简单的“照搬照抄”，而是引导我去深入分析问题的本质，并从中挖掘出更优的解决方案。例如，在处理大规模数据的查找和排序问题时，书中会详细分析不同排序算法（如快速排序、归并排序）在不同场景下的性能表现，并结合哈希表、二分查找树等数据结构，展示如何通过组合运用达到最优的性能。我特别欣赏书中对算法复杂度的分析，它不仅仅是给出“O(n)”或“O(logn)”这样的符号，而是深入剖析了算法的每一步操作如何影响其时间和空间复杂度，并提供了具体的优化思路。这种严谨的分析方法，让我能够更清晰地认识到算法的瓶颈所在，并有针对性地进行改进。这本书就像一位经验丰富的算法教练，它教会我如何“透彻”地理解数据结构和算法，如何从“能用”到“好用”，再到“极致高效”，为我在技术领域不断精进提供了坚实的基础和不竭的动力。

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在大学的计算机科学课程中，数据结构无疑是最核心也是最具挑战性的科目之一。我曾尝试过许多参考书，但很少有能像《数据结构学习指导典型题解》这样，真正做到“学以致用，以练促学”。这本书最大的亮点在于其“典型题解”的设计理念。它没有罗列大量枯燥的理论定义，而是将重点放在了那些能够集中体现数据结构核心思想和常见应用场景的题目上。通过对这些题目的深入剖析，我可以清晰地看到不同数据结构在解决实际问题时的优势和劣势，以及如何根据具体需求选择最合适的数据结构。例如，在处理查找问题时，书中对二分查找树和哈希表的对比分析，让我深刻理解了它们的时间复杂度差异以及适用场景；在图的遍历部分，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的详细讲解，不仅展示了它们不同的遍历顺序，还通过实际例子说明了它们在最短路径、连通性判断等方面的应用。每一道题目的解题步骤都清晰明了，附带的代码实现也规范且易于理解，这对于我这样一个正在学习阶段的读者来说，无疑是极大的帮助。我常常在理解了书中的解题思路后，尝试用自己的方式去实现，并在与书中提供的答案进行对比，从中找出自己的不足之处，不断完善。

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我是一名非计算机专业的学生，为了转专业，我必须补齐数据结构这门基础课。《数据结构学习指导典型题解》对我来说，简直是雪中送炭。在其他教材上，我常常因为理解不了抽象的概念而感到沮丧，这本书则通过大量的具体问题和详细的解答，将这些抽象的概念变得生动起来。比如，学习栈和队列时，书中提供了很多实际生活的例子，像是浏览网页时的“后退”按钮（栈）和超市的排队结账（队列），让我能够轻松地将抽象概念与生活经验联系起来。更重要的是，书中对每个例题的讲解都非常细致，它会从问题分析开始，一步步引导你思考应该使用哪种数据结构，如何设计算法，以及如何分析算法的效率。我尤其喜欢书中的“思考题”部分，这些题目虽然没有直接给出答案，但它们会引导你去探索更深层次的问题，比如如何优化算法、如何处理边界情况等。这些思考题让我受益匪浅，它们帮助我从被动接受知识转变为主动思考和探索，极大地提升了我的学习能力和解决问题的能力。

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